Спасибо за понятное объяснение и наглядные иллюстрации! Очень понравилась серия роликов про линейную регрессию. Хотелось бы увидеть серию роликов про классификацию в Вашем исполнении :)
Время 2:24: на изображении есть ошибка в расчете. Значения y=[1.2, 2.8, 4.5], и в столбце «ошибка предсказания» ошибка рассчитывается по формуле ∣y−a∣. Однако на самом деле числа в формуле подставлены в обратном порядке, как если бы формула была записана как ∣a−y∣. Это не изменяет результата, но ось X, которая должна отражать значения y−a, по факту, скорее всего, рассчитана по a−y. Поэтому точки на графике появляются с другой стороны и имеют знак минус вместо знака плюс, как должны были бы быть изначально. В итоге смысл остается тем же, но это немного сбивает с толку 😁😃
![Биология поведения человека: Лекция #9. Этология [Роберт Сапольски, 2010. Стэнфорд]](http://i.ytimg.com/vi/ujDLljChyOw/mqdefault.jpg)
Видео супер. Коротко, ясно, понятно. Ничего лишнего от слова совсем. Больше бы такого!
Спасибо за понятное объяснение и наглядные иллюстрации! Очень понравилась серия роликов про линейную регрессию. Хотелось бы увидеть серию роликов про классификацию в Вашем исполнении :)
Время 2:24: на изображении есть ошибка в расчете. Значения y=[1.2, 2.8, 4.5], и в столбце «ошибка предсказания» ошибка рассчитывается по формуле ∣y−a∣. Однако на самом деле числа в формуле подставлены в обратном порядке, как если бы формула была записана как ∣a−y∣. Это не изменяет результата, но ось X, которая должна отражать значения y−a, по факту, скорее всего, рассчитана по a−y. Поэтому точки на графике появляются с другой стороны и имеют знак минус вместо знака плюс, как должны были бы быть изначально. В итоге смысл остается тем же, но это немного сбивает с толку 😁😃
очень доступно, спасибо!
Спасибо, очень понятно объяснили